深度思考是什么
——从模型及动力机制来思考现象
2.1
得出逻辑不通的答案的原因
基于现象思考所以失败
这一章将阐述深度思考的方法。
序言中提到要得出与成果相关、条理清晰的答案，深度思考问题是非常重要的。
在信息泛滥的当今世界，不被表象迷惑，要始终关注事物本质，探索“背后发生着什么”“为什么会这样”，才不会被信息所左右，以致答案因果倒置、逻辑不通。
寻找答案时后退一步，转向事物本质，可能会效果更好、效率更高。
不过深度思考很难自然地做到。我自己也曾疏于深度思考，所以经历了多次失败。下面简单讲讲我的亲身经历。
约会时惹女朋友生气的原因何在
工作告一段落，好不容易有机会约女朋友出来享受闲暇时光，准时抵达约定地点后，女朋友问今天有什么安排。
“今天看个电影吧，哪部电影好呢？”
因为女朋友之前说过想看电影，我很自然就这么回答了，然而她却忽然不高兴了。
“为什么非要看电影啊，难得今天天气这么好，又是周六白天，人家想去游乐场嘛。”
为什么事情会变成这样？
是因为单纯地想到女朋友之前的话，便做出了下意识的反应，而没有考虑实际情况。女朋友之前确实说过想看电影，但那是工作日的晚上。她是出于想要有意义地度过工作日夜晚这样有限的时间，才提出看电影。
而今天是休息日的白天。休息日白天和工作日晚上，这个大前提就不一样，女朋友的想法当然会发生变化。
针对工作日晚上这一限定条件，女朋友多半会想如何充分利用时间更有意义地度过，而休息日白天则会想做只有这时才能做的事，也就是说思考的出发点大为不同了。认真回想一下，女朋友问的其实是“今天天气不错，又是休息日，打算做什么？”我应该回答 What（做什么）而不是 Which（看哪部电影）（图表 2-1）。
图表 2-1 | 今天做什么？
没有深度思考而导致失败
这个糟糕的经历是因为我曲解了女朋友的意思，没有认真考虑“女朋友想做什么”，所以做出了错误解答。问题不在于“没思考”，而在于自认为是颇有理据的思考，却得出了逻辑不通的答案。
不仅是个人，企业也常常因错认本质而导致失败。大家或多或少都有过这种经历，即觉得自己公司的策略“哪里有点怪”。尽管策略都是经过深思熟虑制定的，但不知道为什么，就是感觉哪里不对劲。
夏普的液晶电视部门曾犯过这样的错误。夏普的龟山工厂拥有制造液晶电视最尖端的技术，夏普将此品牌化，推出“龟山标准”这一品牌，而这是错认本质并做出错误的应对的典型例子。
液晶电视与模拟设备不同，是数码产品，很容易被山寨，且性能上差距不大。实际上，在液晶电视界，韩国企业后来居上，生产出相同品质的产品并畅销世界各地，这是不争的事实。
而顾客最重视的是分辨率和屏幕尺寸，不是品牌。
这就意味着很难把液晶电视这一产品自身作为一个品牌，推出品牌后也很难保持长期的竞争优势。然而夏普却强势推出了“龟山标准”。
确实有过电视厂家推出电视品牌并大获成功的案例，比如索尼的特丽珑（显像管电视）。也许夏普是意识到了这一点才推出“龟山标准”，但不得不说这是一个失败的策略，因为过去与现在的商业本质并不一样，甚至已经发生了巨大变化。
过去的电视是采用模拟技术制造的，很难仿造，性能差异明显，而且韩国企业也不具备很强的竞争力。当时正值市场飞速扩大、经济高速增长的时期，顾客对优质产品的需求日渐强烈，品牌化便是基于这个本质制定的有效策略。
而如今竞争及市场结构已经发生巨大变化，夏普不应该采用同样的策略。
在这个案例中，夏普只看到了液晶电视飞速畅销这一现象，却忽略了事情的本质。
2.2
通过“模型”及“动力机制”捕捉本质
本书对“本质”的定义
前文没有阐明多次出现的“本质”究竟是什么，在这里我们将重新对此加以定义。
“本质”是什么，其实很难解释。电子词典是这么说的：“事物本来的性质或者形状。事物赖以存在的性质、要素。”
因此本质是事物之所以成为事物的，极为重要、基础的东西。但这个解释过于笼统，使人摸不到头脑。
对于本质是什么，我在 MIT 留学接触到系统动力学时，才第一次感觉接触到了核心。
系统动力学是通过隐藏于现象背后的“模型”及“动力机制”去捕捉本质的综合学科（图表 2-2）。
图表 2-2 | “本质”=“模型”ד动力机制”
模型是指产生某种现象的结构，包括构成要素及其相互关系。
比如给孩子买了参考书后，孩子的成绩提高了，不能简单地认为：
“买参考书”→“成绩提高”
造成成绩提高这个现象的是：
“买参考书”→“小孩子（用这个参考书）学习”→“成绩提高”
这个模型才是恰当的。了解了这个模型，就知道即使不买参考书，通过别的途径让小孩子学习的话，成绩也能提高。
所谓动力机制，是以长远目光观察模型产生的现象，以及今后将会产生怎样的结果及动向，即会出现怎样的模式。假设有这样一个模型，每天的学习时间延长 1 小时，偏差值① 就能提高 1 分。那么顺着这个简单的模型，学习时间延长 2 小时，偏差值就能提高 2 分。
那么学习 10 小时会怎样呢？可能偏差值会暂时得到提升，但绝不会长久，反而很可能造成厌学、挫败感，致使偏差值下降。像这样通过较长的时间轴观察模型产生的结果及动向就是所谓的动力机制。
在现象的背后，一定存在着引发现象的模型和动力机制。作为这个模型及动力机制的结果，现象得以展现在我们眼前。
通过这样的方法理解本质，将更加明确深度思考的意义。要进行深度思考，就必须反复思考隐于现象背后的模型及动力机制。
2.3
MIT 斯隆商学院与系统动力学
研究经济学的世界最高学府——MIT 斯隆商学院
在这里简单介绍一下 MIT 斯隆商学院。
MIT 是位于美国东海岸马萨诸塞州剑桥市的理工类大学，与波士顿市隔查尔斯河相望。
斯隆商学院是 MIT 中进行经济学研究教育的学院，当然也有 MBA 课程，培养出了大批优秀的经济领袖。
因为是理工类大学，斯隆商学院一开始的基本课程是工程管理（技术管理、生产管理、运筹学等），充斥着与数字相关的科目。
大约 20 年前，我在斯隆商学院读了两年的 MBA 课程，就在那时初次接触了系统动力学。
系统动力学的历史与特征
系统动力学最早可以追溯到 20 世纪 50 年代。以 MIT 的 J.福瑞斯特教授提出的计算机仿真为起点，将现象作为系统去全面捕捉的研究方法开始日益发展壮大。
1972 年罗马俱乐部发表了《增长的极限》这一揭示“人类危机”的研究报告，自此开启了系统动力学的新纪元。这份报告指出，持续增长的人口、枯竭的自然资源、被破坏的环境终有一天会导致地球毁灭，并将人类如何在资源有限的地球持续生存作为一个重大课题。
为寻找这个答案所使用的方法即系统动力学。
他们运用系统动力学理论建造了一个仿真的“世界模型”，从而能够在计算机上模拟人类社会。自此，便对人类警钟长鸣。
《增长的极限》一文的主要观点“由增长到平衡”在当时引起了巨大的震动。彼时欧美日等发达国家还处于高速发展时期，谁都认为未来一片光明。而这个观点在 40 年前就看清了地球资源的有限性这一本质，成功预见了现今面临的问题，至今仍未过时。
系统动力学就这样通过在计算机中制作“世界模型”，来解读人类社会的“模型”与“动力机制”，成功得出了本质性的答案。
不还原要素，从全局捕捉
从另一种意义上讲，系统动力学亦具有创新性。以往的科学方法论注重的是要素还原主义，而系统动力学则是基于俯瞰全局的角度，并未进行分解，这与此前所有的科学方法论都是背道而驰的。
要素还原主义的基本方针是将复杂的事物逐一分解，找出构成要素并分别理解，以此理解整体。这是科学的基本研究方法。
比如在物理世界里，将分子分解成原子，原子分解成原子核与电子，最终分解成构成物质的最小单位——基本粒子，再借此窥探宇宙全体。这种方法确实效力惊人，但也有一些问题。
拿苹果来举个简单的例子。苹果是什么呢？一个苹果的重量约为 300g，热量是 150kcal，糖分是 40g，主要成分是水，约占 85%，碳水化合物约占 15%，蛋白质占 0.2%……依还原主义的方法就是这样进行说明。
另一方面，苹果经过这样一步一步分解之后，本质发生了改变，已经不再是苹果了。分解成一个个构成要素后，苹果作为植物或者水果的本质便消失了。要想真正了解苹果这个事物，不应该局限于分解，以苹果之所以是苹果的角度看待才是最重要的。
商界同样适用。从人才技术、组织结构、指令体系、审批流程等方面进行分析，去了解一个组织，在某种程度上确实可行。但有时即使这样也仍有未解之处。比如针对丰田汽车为什么可以改进到那种程度这样的问题，如果用刚才的方法进行分解，思路就会受到限制。以组织中各种要素之间的关系、动力机制为着力点，从全局思考的角度才是重要的。
系统动力学注重的正是这一点。
2.4
捕捉复杂事物的模型及动力机制
当心轻松赚大钱的机会
囿于眼前的表象，对黑匣子般的模型与动力机制视而不见，无论投入多少时间精力（输入）去思考，期待的结果（输出）也不会出现。乍看有些道理、实质还是“逻辑不通”的答案，是不能帮你取得成果的。
系统动力学为黑匣子般的模型与动力机制带来了曙光。
以身边的事情为例，声称可以轻松赚大钱的投资大半都逻辑不通。运用系统动力学仔细思考，就会发现轻松赚大钱这类事情根本不成立。
如果真有这样轻松赚大钱的机会，跟谁都不说，自己一个人闷声发大财多好，为什么特意要塞给别人去做呢？轻松赚大钱这一模型本身就有问题。
退五十步说，就算是因为自己没钱所以才召集别人一起做，如果真有轻松赚大钱的机会，那么钱自然会越来越多，又何苦去特意劝说别人呢。
进一步想，这原本就是自相矛盾的。自己知道轻松赚大钱的机会，为什么还会没钱？这个模型早就无法说通了。
再退一百步说，假设轻松赚大钱这个模型是真的，这时就产生一个新的疑问，钱究竟从何而来？在不发掘新资源的情况下，这世间大半是零和游戏。考虑到动力机制，如果很多人都知道有这个机会，每个人赚的钱就会大幅度减少，这个模型很快就有了破绽。
像这样通过模型与动力机制进行思考，自然就明白轻松赚大钱之类的事情并不存在。被这种事情所骗，别说是得到与输入相对应的输出，很可能结果都是零甚至是负的。所以，绝对不能对黑匣子视而不见。
反过来说，其实越复杂的事物，用模型与动力机制来思考的话就越简单。因为复杂事物的构成要素太多，即使进行分解，那庞大的数量也足以令人望而生畏。
位于输入与输出之间的本质
请看图表 2-3。“输入→输出”之间的黑匣子才是本质。通过对黑匣子的模型与动力机制进行简明的捕捉，便可以发掘“条理清晰的答案”。
图表 2-3 | 位于输入与输出之间的“本质”
第 3 章之后会对此进行详细的说明，在此先要对“模型”及“动力机制”有个清晰的印象。
2.5
模型是什么
剥离细枝末节后精简的概念图
首先，模型是剥离无用的细枝末节后的一张抽象图。对模型进行思考，就是通过右脑的作业使精简的概念图形化。
系统动力学把模型称为“因果循环图”、“因果连锁图”，通过圆形或矩形展示构成要素，辅以箭头表示相互关系。本书简单地称之为“模型”，做法与系统动力学一脉相承，也是用圆形或者箭头等来表示。
以企业竞争为例（图表 2-4）。假设自己公司（A 公司）为提升销售额增加了广告宣传费的支出，销售额因此得以增长。随后，受此影响，销售额缩减的 B 公司也增加了广告宣传费，销售额也随之增长。之后 A 公司再次增加广告宣传费以提升销售额……如此循环下去，竞争日益激烈，两家公司都唯恐影响业绩而不去削减广告宣传费，广告战的模型便由此产生了。
图表 2-4 | 广告费日益增长的模型
这时，广告内容及手法都是不重要的细枝末节了。只要模型不改变，循环就会一直持续到双方精疲力竭。同样的模型也适用于新产品开发周期的短期化、营业网点的扩大、折扣战等。这可以说是与竞争相关的基本模型。
所谓从模型思考，就是这样将想法用图形的方式简明扼要地表现出来。
2.6
动力机制是什么
模型随着时间流逝产生的运动及结果
“思考动力机制”是指引入时间轴，观察模型会随时间出现怎样的动态。从刚才广告费日益增长的模型中可以看出，随时间流逝广告宣传费在交替增长的动力机制（图表 2-5）。思考动力机制的关键是看清楚模型中的因果连锁，并想清楚将会产生怎样的模式。当然，此外还有数不胜数的模型，会产生各种各样的模式。
图表 2-5 | Ａ公司与Ｂ公司广告费的动力机制
如果把动力机制作为微观经济学中“价格”的决定因素之一，就可以从一个独特的视角进一步深入理解。
微观经济学认为价格是由供需关系决定的。这种理论给人一种价格是静止的、由一点来决定的印象。
而系统动力学则是引入时间轴，如图表 2-6 所示去捕捉供需与价格的动力机制。
图表 2-6 | 价格决定要素的动力机制
需求增长导致价格上涨，价格上涨又导致供给增加、需求减少，继而价格又随之下降。这样一来，需求又会增长。在这种连锁中引入时间轴，就可以看到波动的模式，从而实现不是以静止的“点”，而是以变化的动力机制去重新捕捉价格。
2.7
理解动力机制，模型的改变与问题的真正解决紧密相连
只改变现象会导致事态进一步恶化
本书已经反复强调过，系统动力学是通过模型与动力机制来思考事物的本质。说到底，其实就是在出现问题、需要解决时，必须坚定立场，深入挖掘到引发问题的模型与动力机制。
本书最初就提到过，“因果倒置，把现象作为原因去回答是绝不可行的”，因为现象只是结果，并非原因。不解决原因就好比治标不治本，结果只造成了时间与精力的浪费。
何况，今天的解决方案也许会造成明天新的问题。
比如，便秘吃泻药不奏效就加大剂量继续服用泻药，结果导致腹泻。这样便秘的问题就变成了腹泻的问题。这是轻视模型中的时间延迟（药效出现之前的时间偏差）而造成的。
在财政赤字没有解决时发行赤字国债，只是把问题推后，让子孙后代去解决更大的赊欠问题。造成这种情况的原因是面对同样的问题，由于时间轴上的位置不同，各个时代的人们总是对将会发生的事情不那么重视，对未来比现在缺少真实感。
专栏②
札幌啤酒
企业有时也会忽略动力机制，即没有成功预测未来，没有准备好第二支箭、第三支箭，以致遭受数倍损失。
日本札幌啤酒（现札幌控股株式会社）曾经发售过一款豌豆酿造的啤酒“札幌 Draft one”，这开辟了被誉为第三啤酒的新领域，销售额迅速提升。但不久后实力更强劲的麒麟、朝日等日本大型啤酒制造商也纷纷进军第三啤酒领域，竞争日趋激烈，札幌啤酒受此反作用力的冲击，业绩急剧下滑。
这是因为没有及时射出第二支箭（或者说没有准备好第二支箭）所导致的失败。今天的解决方案（成功）也许会造成明天新的问题，换句话说，巨大的成功也会带来相应的巨大的反作用力，产生令业绩大幅度波动的动力机制。
那么什么样的方案比较好呢？如果札幌啤酒适当抑制一下最初的成功，花更久的时间巩固“Draft one”品牌，也许就能大大削弱竞争对手加入竞争带来的冲击。这样一来，业绩震荡范围缩小，从长远来看，很有可能得到更多的利益。
能改变模型就能解决问题
综上所述，解决问题的途径只有一条——改变模型，改变动力机制。如果想解决上文中 A 公司与 B 公司的广告战，必须努力思考，改变图表 2-4 的模型。
比如开发广告宣传意义并不大的新产品和新技术时，就可以和强有力的销售代理店合作，从广告战的泥潭中脱身。如果 A 公司、B 公司的产品属于耐用消费品，就在售后服务上下功夫留住顾客，甚至提供非本公司产品的维修服务来获得客户，通过多种手段改变模型与动力机制（图表 2-7）。
图表 2-7 | 广告费日益上涨的对策（例）
自主化改良的模型
让我们回想一下前言中我自己的失败经历。在 MBA 课程中出现的 A 公司与 B 公司的竞争中，应该关注什么样的本质呢？
B 公司通过技术改良带来了竞争力，此时应该注意的是技术改良是在哪里，以及怎样发生的这一模型和动力机制。
我被困于“改良是由企业进行的”这个常识，却没有看清另一个重要的部分——顾客也可以进行改良。企业可以吸收顾客的“输入”来提升自己的竞争力，与顾客共同持续性地发展，这个动力机制是我所忽视的。
顾客不仅是“输出”的对象，也是“输入”的源头。我之前没有意识到自主化改良的这一模型（图表 2-8），如果认真思考这个模型与动力机制，是可以找到正确答案的，甚至可以得到更好的方案，从而脱离独立开发的战略，加强开发部与营业部的合作，更好地吸收顾客的改良。
图表 2-8 | 看不见的模型的部分与动力机制
专栏③
日本企业针对加拉帕戈斯化的对策
以日本的“加拉帕戈斯化”为例，来感受一下从本质思考问题的重要性。
所谓加拉帕戈斯化，是指日本独有的技术与服务等只针对日本本土市场进行发展，因而被世界标准淘汰，失去全球性商机的现象。这个名字来源于南美洲厄瓜多尔海域的加拉帕戈斯群岛，这个群岛与世隔绝，岛上的生物自行生长进化。日本本土的非智能手机被称为“加拉手机”也是来源于此。
手机、数字广播、电脑、汽车导航等，加拉帕戈斯化的例子不胜枚举。手机业界亦已淘汰了“加拉手机”，如今智能手机采用的都是世界标准。为什么会产生这种现象呢？
有几个原因瞬间跃入脑海。可能是日本人热衷学习且擅长技术，所以渐渐就制造出技术含量更高的东西，又或者是日本人的要求太苛刻。这些想法确实有些道理，但很遗憾只捕捉到了现象的一部分。
其实这个问题背后的实质在于“日本市场的大小”。因为日本市场比较广阔，所以使独立技术的进化成为可能。
也就是说加拉帕戈斯化的现象背后存在这样的模型：“日本有巨大的本土市场”→“最初就没有认真对待全球市场”→“产生成本竞争力弱但技术含量高的产品”→“进军全球市场滞后”→“海外企业的产品成为世界标准”→“最终日本本土市场被海外企业占领”。正因如此，比日本人口少很多的韩国等国家几乎不存在加拉帕戈斯化的问题。
继续这个思路，只要思考以日本为出发点、以日本为核心，就不可能从根本解决问题。必须最初就着眼于全球及新兴国家制定商业策略，而不仅限于眼前的日本。
2.8
深度思考能增强逻辑思维及假设思考的能力
灵活运用前面学过的思考方法
不囿于现象，从“本质”（=“模型”ד动力机制”）出发思考问题，与逻辑思维及假设思考能力的提高密切相关。
为什么这么说呢？经过深度思考的金字塔结构与从现象出发思考的金字塔结构是截然不同的。我们以前面的自主化改良为例，进行如下假设分析。
在普通的金字塔结构中，首先将销售额增长的原因分为客户数量的增加、客单价的增加，等等。然后再逐个分析，客户数量增加的原因可以分为“夺取了竞争对手的市场份额”“创造出新的客户群”等；客单价增加的原因可以分为“产品的销量增加”“单价上涨”“扩大了附属品及售后服务的销售”等。虽然这种分析方式确实符合逻辑，但由此得出的方案多半会因果倒置，将现象当成了原因。
在经过深度思考的金字塔结构中，我们以包含了看不见部分的模型为起点俯瞰全貌，假设分析的方法就会发生变化，从而分析出企业的根本竞争力，而不只是对现象的分析。
比如，以下原因可以促进销售额的增长：重新设计产品组件，使其更容易被客户改造；加强与客户的沟通，以便更好地从客户的改造中学习；改进营业部与开发部现有的职责及协作方式，改良产品以回馈客户。通过深度思考，得出的答案就会条理清晰且更贴合实际，从而发挥出更好的实际效果（图表 2-9）。
图表 2-9 | 深度思考与从现象思考
2.9
深度思考的 4 个步骤
深度思考以系统动力学为基础
下一章将针对深度思考的方法，详细介绍每一步骤。本书虽然以系统动力学的思考方法为基础，但并不是它的解说书。本书旨在讲解如何灵活运用系统动力学的思考方法，深度思考问题，得出条理清晰的答案。
本书介绍的深度思考法分为如下 4 个步骤。
步骤① 建立模型
步骤② 解读动力机制
步骤③ 寻找改变模型的对策
步骤④ 行动，从实践中获取反馈
接下来将针对深度思考法各步骤的具体做法及要点进行详细说明。最后一章将介绍一些能够提高深度思考精确度的日常训练方法。
① 偏差值，指相对平均值的偏差数值，是日本人评价学生智能、学力的一项计算公式值。在日本，通常用偏差值来评价学生的学习能力，偏差值越高，表示学习成绩越好。偏差值也是大学录取学生的重要标准。—编者注
